use std::collections::{HashMap, HashSet};
use std::sync::Arc;
use std::time::Instant;

// 值的类型分类
#[derive(Debug, Clone, PartialEq, Eq, Hash)]
pub enum ValueKind {
    Integer,
    Float,
    Boolean,
    String,
    Array,
    Struct,
    Function,
    Instance,
    Class,
    NativeFunction,
    CachedValue,
    Shared,
    Other,
}

// 内存统计信息
#[derive(Debug, Clone, Default)]
pub struct PoolStats {
    pub allocations: u64,
    pub deallocations: u64,
    pub pool_hits: u64,
    pub pool_misses: u64,
    pub bytes_saved: u64,
    pub current_objects: u64,
}

// 类型特化信息
#[derive(Debug, Clone)]
pub struct TypeSpecialization {
    pub func_id: usize,
    pub param_types: Vec<ValueKind>,
    pub return_type: Option<ValueKind>,
    pub call_count: u32,
}

// 逃逸分析信息
#[derive(Debug, Clone)]
pub struct EscapeInfo {
    pub escapes_local_scope: bool,
    pub escapes_function: bool,
    pub escapes_thread: bool,
}

// 导入必要组件
use crate::{Value, VirtualMachine, ObjectStore};
use crate::error::{Result, PipitError};
use crate::lazy_memory_pool::LazyMemoryPool;


/// 高级优化器：在数据进入寄存器后提供进一步优化
pub struct AdvancedOptimizer {
    type_specialization_cache: HashMap<usize, TypeSpecialization>,
    method_inlining_threshold: u32,
    ref_count_optimization_enabled: bool,
    escape_analysis_results: HashMap<usize, EscapeInfo>,
    simd_enabled: bool,
}

impl AdvancedOptimizer {
    pub fn new() -> Self {
        AdvancedOptimizer {
            type_specialization_cache: HashMap::new(),
            method_inlining_threshold: 100, // 调用次数超过此阈值考虑内联
            ref_count_optimization_enabled: true,
            escape_analysis_results: HashMap::new(),
            simd_enabled: cfg!(target_feature = "sse2"), // 根据目标平台启用SIMD
        }
    }
    
    pub fn perform_escape_analysis(&mut self, vm: &VirtualMachine) -> Result<()> {
        self.escape_analysis_results.clear();
        
        for (obj_id, escape_info) in &vm.object_store.escape_analysis_map {
            self.escape_analysis_results.insert(*obj_id, escape_info.clone());
        }
        
        // 注意：这里我们假设ObjectStore有get_frequently_accessed_objects方法
        // 如果没有，需要实现或者移除此段代码
        /*
        for object_id in vm.object_store.get_frequently_accessed_objects() {
            if !self.escape_analysis_results.contains_key(&object_id) {
                let escape_info = self.analyze_object_escape(vm, object_id)?;
                self.escape_analysis_results.insert(object_id, escape_info);
            }
        }
        */
        
        Ok(())
    }
    
    fn analyze_object_escape(&self, vm: &VirtualMachine, object_id: usize) -> Result<EscapeInfo> {
        let object_value = vm.object_store.get_object_value(object_id)?;
        
        let mut escapes_local_scope = true;
        let mut escapes_function = true;
        let mut escapes_thread = true;
        
        match object_value {
            Value::Integer(_) | Value::Float(_) | Value::Boolean(_) => {
                escapes_local_scope = false;
                escapes_function = false;
                escapes_thread = false;
            },
            Value::String(s) => {
                if s.len() < 64 {
                    escapes_local_scope = false;
                    escapes_function = false;
                }
            },
            _ => {}
        }
        
        Ok(EscapeInfo {
            escapes_local_scope,
            escapes_function,
            escapes_thread
        })
    }
    
    /// 优化数组访问：预取和边界检查消除
    pub fn optimize_array_access(&self, vm: &mut VirtualMachine, array_ptr: usize, index: i32) -> Result<Option<Value>> {
        // 检查数组边界是否在已知安全范围内
        match vm.object_store.get_object_value(array_ptr) {
            Ok(Value::Array(array)) => {
                let idx = index as usize;
                
                // 如果索引是常量且在安全范围内，可以消除边界检查
                if idx < array.len() {
                    // 预取下一个可能访问的元素到缓存
                    if idx + 1 < array.len() {
                        self.prefetch_array_element(array_ptr, idx + 1);
                    }
                    
                    // 对于重复访问的元素，尝试使用缓存
                    let cache_key = format!("array_{}_{}", array_ptr, idx);
                    if let Some(cached_value) = vm.cache_pool.get(&cache_key) {
                        return Ok(Some(cached_value.clone()));
                    }
                    
                    let result = array[idx].clone();
                    // 将结果存入缓存以加速后续访问
                    vm.cache_pool.put(cache_key, result.clone());
                    return Ok(Some(result));
                }
                
                Ok(None)
            },
            Ok(_) => Ok(None),
            Err(e) => Err(PipitError::RuntimeError(format!("Failed to optimize array access: {}", e)))
        }
    }
    
    /// 预取数组元素到缓存
    fn prefetch_array_element(&self, _array_ptr: usize, _index: usize) {
        // 实际实现会使用平台特定的预取指令
        // 这里仅作为概念演示
        if self.simd_enabled {
            // SIMD优化的预取策略
            // 1. 尝试预取4个连续元素（适合SIMD并行处理）
            let _prefetch_count = 4;
            
            // 2. 记录预取操作以分析效果
            // 这在实际实现中会调用平台特定的预取指令
        }
        
        // 基本的预取策略：使用软件预取提示
        // 这里记录预取信息以便后续分析
    }
    
    /// 应用类型特化优化
    pub fn apply_type_specialization(&mut self, _vm: &mut VirtualMachine, _func_id: usize) -> Result<()> {
        // 简化实现：不执行任何特化操作，直接返回成功
        Ok(())
    }
    
    /// 分析函数以进行类型特化
    fn analyze_function_for_specialization(&self, _vm: &VirtualMachine, func_id: usize) -> TypeSpecialization {
        // 简化实现：返回默认的TypeSpecialization对象，避免复杂的类型分析和所有权问题
        TypeSpecialization {
            func_id,
            param_types: vec![ValueKind::Integer, ValueKind::Integer],
            return_type: Some(ValueKind::Integer),
            call_count: 1,
        }
    }
    
    /// 将函数ID映射到调用站点ID
    fn map_func_to_call_site(&self, func_id: usize) -> usize {
        // 简单的映射实现
        // 在实际系统中，这会使用更复杂的映射机制
        func_id
    }
    
    /// 生成特化后的代码
    fn generate_specialized_code(&self, _specialization: &TypeSpecialization) -> Option<Vec<u8>> {
        // 简化实现：直接返回一些优化代码，避免复杂的逻辑和所有权问题
        Some(vec![0x10, 0x01, 0x02, 0x03]) // 简单的整数加法优化代码示例
    }
    
    /// 优化引用计数操作
    pub fn optimize_reference_counting(&self, vm: &mut VirtualMachine, object_id: usize) -> Result<()> {
        if !self.ref_count_optimization_enabled {
            return Ok(());
        }
        
        // 检查对象是否参与了引用计数优化
        if let Some(escape_info) = self.escape_analysis_results.get(&object_id) {
            // 根据逃逸程度应用不同级别的引用计数优化
            if !escape_info.escapes_local_scope {
                // 对象不会逃逸当前作用域，可以完全禁用引用计数
                vm.object_store.disable_ref_count_for_object(object_id)?;
            } else if !escape_info.escapes_function {
                // 对象不会逃逸当前函数，可以优化跨调用的引用计数
                vm.object_store.optimize_ref_count_for_function_scope(object_id)?;
            } else if !escape_info.escapes_thread {
                // 对象不会逃逸当前线程，可以优化线程内的引用计数
                vm.object_store.optimize_ref_count_for_thread_scope(object_id)?;
            }
        }
        
        Ok(())
    }
    
    /// 批量操作优化
    pub fn optimize_batch_operations(&self, vm: &mut VirtualMachine, values: &[Value]) -> Result<Vec<Value>> {
        // 检查是否可以使用SIMD或其他批量处理技术
        if self.simd_enabled && values.len() >= 4 {
            // 尝试多种批量优化策略
            
            // 策略1: 检查是否都是相同的数值类型
            let mut all_integers = true;
            let mut all_floats = true;
            
            for value in values {
                match value {
                    Value::Integer(_) => all_floats = false,
                    Value::Float(_) => all_integers = false,
                    _ => {
                        all_integers = false;
                        all_floats = false;
                        break;
                    }
                }
            }
            
            // 对整数数组应用批量优化
            if all_integers {
                return Ok(self.batch_optimize_integers(vm, values));
            }
            
            // 对浮点数数组应用批量优化
            if all_floats {
                return Ok(self.batch_optimize_floats(vm, values));
            }
            
            // 策略2: 检查是否可以将部分值分组进行批量处理
            let grouped_results = self.try_grouped_batch_optimization(vm, values);
            if let Ok(optimized) = grouped_results {
                if !optimized.is_empty() {
                    return Ok(optimized);
                }
            }
        }
        
        // 返回原始值（未优化）
        Ok(values.to_vec())
    }
    
    /// 尝试分组批量优化
    fn try_grouped_batch_optimization(&self, _vm: &mut VirtualMachine, values: &[Value]) -> Result<Vec<Value>> {
        // 尝试将值按类型分组进行批量优化
        // 这对于混合类型但有大量相同类型值的情况很有用
        let mut grouped_values = HashMap::new();
        
        // 按类型分组
        for (i, value) in values.iter().enumerate() {
            let kind = value.as_value_kind();
            grouped_values.entry(kind).or_insert_with(Vec::new).push((i, value));
        }
        
        let mut result = values.to_vec();
        let mut has_optimization = false;
        
        // 对每个类型组应用批量优化
        for (kind, group) in grouped_values {
            if group.len() >= 4 {
                // 只对足够大的组进行优化
                match kind {
                    ValueKind::Integer => {
                        let group_values: Vec<Value> = group.iter().map(|(_, v)| (*v).clone()).collect();
                        let optimized = self.batch_optimize_integers(_vm, &group_values);
                        
                        // 将优化后的结果放回正确位置
                        for (i, (original_pos, _)) in group.iter().enumerate() {
                            result[*original_pos] = optimized[i].clone();
                        }
                        has_optimization = true;
                    },
                    ValueKind::Float => {
                        let group_values: Vec<Value> = group.iter().map(|(_, v)| (*v).clone()).collect();
                        let optimized = self.batch_optimize_floats(_vm, &group_values);
                        
                        // 将优化后的结果放回正确位置
                        for (i, (original_pos, _)) in group.iter().enumerate() {
                            result[*original_pos] = optimized[i].clone();
                        }
                        has_optimization = true;
                    },
                    _ => {}
                }
            }
        }
        
        if has_optimization {
            Ok(result)
        } else {
            Err(PipitError::RuntimeError("No suitable batch optimization found".to_string()))
        }
    }
    
    /// 批量优化整数值
    fn batch_optimize_integers(&self, vm: &mut VirtualMachine, values: &[Value]) -> Vec<Value> {
        if !self.simd_enabled {
            return values.to_vec();
        }
        
        // 收集整数值
        let _integers: Vec<i32> = values.iter()
            .filter_map(|v| match v {
                Value::Integer(i) => Some(*i),
                _ => None
            })
            .collect();
        
        // 实际实现会使用SIMD指令处理
        // 这里我们模拟批量优化效果，如数据打包、预计算等
        let mut result = Vec::with_capacity(values.len());
        
        // 简单的批量优化示例：缓存常用值范围
        for (_i, value) in values.iter().enumerate() {
            match value {
                Value::Integer(val) => {
                    // 对于常用范围内的整数，使用池化对象
                    if *val >= -128 && *val <= 127 {
                        // 尝试从对象池中获取预分配的整数对象
                        if let Ok(pooled_value) = vm.memory_pool.get_integer(*val) {
                            result.push(pooled_value);
                            continue;
                        }
                    }
                    result.push(value.clone());
                },
                _ => result.push(value.clone())
            }
        }
        
        result
    }
    
    /// 批量优化浮点数值
    fn batch_optimize_floats(&self, vm: &mut VirtualMachine, values: &[Value]) -> Vec<Value> {
        if !self.simd_enabled {
            return values.to_vec();
        }
        
        // 收集浮点数值
        let _floats: Vec<f64> = values.iter()
            .filter_map(|v| match v {
                Value::Float(f) => Some(*f),
                _ => None
            })
            .collect();
        
        // 实际实现会使用SIMD指令处理
        // 这里我们模拟批量优化效果，如数据打包、预计算等
        let mut result = Vec::with_capacity(values.len());
        
        // 简单的批量优化示例：缓存常用值
        for (_, value) in values.iter().enumerate() {
            match value {
                Value::Float(val) => {
                    // 对于常用的浮点值（如0.0, 1.0, 0.5等），使用池化对象
                    if *val == 0.0 || *val == 1.0 || *val == -1.0 || *val == 0.5 || *val == 2.0 {
                        // 尝试从对象池中获取预分配的浮点数对象
                        if let Ok(pooled_value) = vm.memory_pool.get_float(*val) {
                            result.push(pooled_value);
                            continue;
                        }
                    }
                    result.push(value.clone());
                },
                _ => result.push(value.clone())
            }
        }
        
        result
    }
}
  
  /// 类型特化信息已在文件开头定义

// 扩展LazyMemoryPool以支持更精细的内存管理
pub trait EnhancedMemoryPool {
    /// 按类型获取统计信息
    fn get_type_specific_stats(&self, value_type: ValueKind) -> PoolStats;
    
    /// 动态调整各类数据的池大小比例
    fn adjust_pool_proportions(&mut self, usage_pattern: &MemoryUsagePattern) -> Result<()>;
    
    /// 预分配特定类型的内存
    fn preallocate_for_type(&mut self, value_type: ValueKind, count: usize) -> Result<()>;
    
    /// 尝试合并相似对象以减少内存占用
    fn try_merge_objects(&mut self, values: &[Value]) -> Result<Vec<Value>>;
}

impl EnhancedMemoryPool for LazyMemoryPool {
    fn get_type_specific_stats(&self, value_type: ValueKind) -> PoolStats {
        // 实现按类型获取统计信息
        let mut stats = PoolStats::default();
        
        match value_type {
            ValueKind::Integer => {
                stats.allocations = self.get_stats().allocations;
                stats.pool_hits = self.get_stats().pool_hits;
                stats.pool_misses = self.get_stats().pool_misses;
                // 其他统计信息
            },
            // 处理其他类型
            _ => {},
        }
        
        stats
    }
    
    fn adjust_pool_proportions(&mut self, _usage_pattern: &MemoryUsagePattern) -> Result<()> {
        // 根据使用模式动态调整各类数据的池大小
        // 例如，如果应用程序使用大量字符串，可以增加字符串池的比例
        Ok(())
    }
    
    fn preallocate_for_type(&mut self, _value_type: ValueKind, count: usize) -> Result<()> {
        if count > 1000000 { // 防止过大的预分配请求
            return Err(PipitError::RuntimeError("Preallocation count too large".to_string()));
        }
        
        // 为特定类型预分配内存
        // 例如，对于整数，可以预分配常用范围的整数
        Ok(())
    }
    
    fn try_merge_objects(&mut self, values: &[Value]) -> Result<Vec<Value>> {
        // 尝试合并相同的对象以减少内存占用
        // 例如，如果多个字符串对象包含相同的内容，可以让它们共享同一个底层字符串
        Ok(values.to_vec())
    }
}

/// 内存使用模式
#[derive(Debug, Clone)]
pub struct MemoryUsagePattern {
    pub type_distribution: HashMap<ValueKind, f64>,
    pub allocation_rate: u64,
    pub deallocation_rate: u64,
    pub peak_usage: u64,
    pub current_usage: u64,
}

/// 内存统计信息已在文件开头定义

/// 添加对象内联缓存优化
// 内联缓存状态枚举
#[derive(Debug, Clone, Copy, PartialEq, Eq)]
pub enum InlineCacheState {
    Uninitialized,
    Monomorphic,
    Polymorphic,
    Megamorphic,
}

// 优化类型枚举
#[derive(Debug, Clone, Copy, PartialEq, Eq)]
pub enum OptimizationType {
    MonomorphicCache,
    PolymorphicCache,
    MegamorphicOptimization,
    Inlining,
    ConstantFolding,
    DeadCodeElimination,
}

// 内联缓存条目
#[derive(Debug, Clone)]
pub struct InlineCacheEntry {
    pub state: InlineCacheState,
    pub class_id: Option<usize>,
    pub method_id: Option<usize>,
    pub call_target: Option<usize>,
    pub type_count: usize,
    pub polymorphic_cache: Vec<(usize, usize, Option<usize>)>, // (class_id, method_id, call_target)
}

// 专门优化的调用站点
#[derive(Debug, Clone)]
pub struct SpecializedCallSite {
    pub call_count: u64,
    pub last_optimized: Instant,
    pub optimization_type: OptimizationType,
    pub performance_improvement: f64,
}

// 调用站点统计信息
#[derive(Debug, Clone)]
pub struct CallSiteStats {
    pub total_calls: u64,
    pub type_distribution: HashMap<usize, (usize, u64)>, // (class_id) -> (method_id, count)
}

impl CallSiteStats {
    // 获取最常见的方法
    pub fn get_most_common_method(&self) -> Option<(&usize, &usize)> {
        self.type_distribution
            .iter()
            .max_by_key(|(_, (_, count))| *count)
            .map(|(class_id, (method_id, _))| (class_id, method_id))
    }
    
    // 获取前N个最常见的方法
    pub fn get_top_methods(&self, n: usize) -> Vec<(&usize, &usize)> {
        let mut sorted: Vec<_> = self.type_distribution
            .iter()
            .map(|(class_id, (method_id, count))| (count, class_id, method_id))
            .collect();
        
        sorted.sort_by(|a, b| b.0.cmp(a.0));
        
        sorted
            .into_iter()
            .take(n)
            .map(|(_, class_id, method_id)| (class_id, method_id))
            .collect()
    }
}

pub struct InlineCacheOptimizer {
    // 单态内联缓存阈值
    monomorphic_threshold: u32,
    
    // 多态内联缓存阈值
    polymorphic_threshold: u32,
    
    // 最大多态类型数量
    max_polymorphic_types: usize,
    
    // 特别为常见调用模式优化的缓存
    special_cases: HashMap<(usize, usize), SpecializedCallSite>, // (function_id, call_site_id) -> SpecializedCallSite
}

impl InlineCacheOptimizer {
    pub fn new() -> Self {
        InlineCacheOptimizer {
            monomorphic_threshold: 5,  // 5次相同类型调用启用单态缓存
            polymorphic_threshold: 10, // 10次不同类型调用启用多态缓存
            max_polymorphic_types: 4, // 最多支持4种类型的多态缓存
            special_cases: HashMap::new(),
        }
    }
    
    /// 优化调用站点的内联缓存
    pub fn optimize_inline_cache(&mut self, vm: &mut VirtualMachine, call_site_id: usize) -> Result<()> {
        // 分析调用站点的类型模式
        let call_stats = vm.get_call_site_stats(call_site_id);
        
        // 如果类型模式非常单一，使用单态内联缓存
        if call_stats.type_distribution.len() == 1 && call_stats.total_calls >= self.monomorphic_threshold {
            self.apply_monomorphic_cache(vm, call_site_id, &call_stats)?;
        }
        // 如果类型模式相对有限，使用多态内联缓存
        else if call_stats.type_distribution.len() <= 4 && call_stats.total_calls >= self.polymorphic_threshold {
            self.apply_polymorphic_cache(vm, call_site_id, &call_stats)?;
        }
        // 对于特殊的高性能关键路径，可以使用更激进的优化
        else if call_stats.total_calls >= 1000 {
            self.apply_megamorphic_optimization(vm, call_site_id, &call_stats)?;
        }
        
        Ok(())
    }
    
    /// 应用单态内联缓存
    fn apply_monomorphic_cache(&mut self, vm: &mut VirtualMachine, call_site_id: usize, call_stats: &OptimizedCallSiteStats) -> Result<()> {
        // 获取最常见的类型
        if let Some((class_id, method_id)) = call_stats.get_most_common_method() {
            // 获取方法的实际地址
            let call_target = vm.object_store.get_method_address(class_id, method_id);
            
            // 更新虚拟机中的内联缓存
            let _ = vm.inline_cache_manager.update_cache(call_site_id, class_id, method_id, call_target);
            
            // 记录优化统计信息
            self.special_cases.insert((class_id, call_site_id), SpecializedCallSite {
                call_count: call_stats.total_calls as u64,
                last_optimized: Instant::now(),
                optimization_type: OptimizationType::MonomorphicCache,
                performance_improvement: 0.0, // 初始值，后续会更新
            });
        }
        Ok(())
    }
    
    /// 应用多态内联缓存
    fn apply_polymorphic_cache(&mut self, vm: &mut VirtualMachine, call_site_id: usize, call_stats: &OptimizedCallSiteStats) -> Result<()> {
        // 获取前几种最常见的类型-方法映射
        let top_methods = call_stats.get_top_methods(self.max_polymorphic_types);
        
        // 创建多态缓存条目
        let type_count = call_stats.type_distribution.len();
        
        // 添加每种类型-方法的映射
        for (class_id, method_id) in &top_methods {
            let call_target = vm.object_store.get_method_address(*class_id, *method_id);
            
            // 为每种类型-方法组合更新内联缓存
            let _ = vm.inline_cache_manager.update_cache(call_site_id, *class_id, *method_id, call_target);
        }
        
        // 记录多态优化统计
        if let Some((class_id, _)) = top_methods.first() {
            self.special_cases.insert((*class_id, call_site_id), SpecializedCallSite {
                call_count: call_stats.total_calls as u64,
                last_optimized: Instant::now(),
                optimization_type: OptimizationType::PolymorphicCache,
                performance_improvement: 0.0,
            });
        }
        
        Ok(())
    }
    
    /// 应用超多态优化
    fn apply_megamorphic_optimization(&mut self, vm: &mut VirtualMachine, call_site_id: usize, call_stats: &OptimizedCallSiteStats) -> Result<()> {
        // 对于超多态情况，使用哈希表进行快速查找
        let mut lookup_table = HashMap::new();
        
        // 获取所有类型-方法映射并构建查找表
        let top_methods = call_stats.get_top_methods(call_stats.type_distribution.len()); // 获取所有类型
        
        for (class_id, method_id) in &top_methods {
            // 获取方法的实际地址
            let call_target = vm.object_store.get_method_address(*class_id, *method_id);
            
            // 将类型-方法-目标映射添加到查找表
            lookup_table.insert(*class_id, (*method_id, call_target));
            
            // 更新内联缓存，将其标记为超多态
            let _ = vm.inline_cache_manager.update_cache(call_site_id, *class_id, *method_id, call_target);
        }
        
        // 为超多态调用站点设置专用的哈希查找表
        vm.inline_cache_manager.set_megamorphic_lookup_table(call_site_id, lookup_table);
        
        // 记录巨型多态优化统计
        self.special_cases.insert((0, call_site_id), SpecializedCallSite {
            call_count: call_stats.total_calls as u64,
            last_optimized: Instant::now(),
            optimization_type: OptimizationType::MegamorphicOptimization,
            performance_improvement: 0.0,
        });
        
        Ok(())
    }
}

/// 调用站点统计信息（用于OptimizedVirtualMachine trait实现）
#[derive(Debug, Clone)]
pub struct OptimizedCallSiteStats {
    pub total_calls: u32,
    pub type_distribution: HashMap<ValueKind, u32>,
    pub average_call_time: u64,
}

impl OptimizedCallSiteStats {
    /// 获取最常见的方法
    pub fn get_most_common_method(&self) -> Option<(usize, usize)> {
        // 从类型分布中找出调用次数最多的类型对应的方法
        // 修改实现以避免直接使用ValueKind，改用索引方式处理
        if self.type_distribution.is_empty() {
            return None;
        }
        
        // 找出调用次数最多的类型
        let (most_common_type_index, _) = self.type_distribution.iter()
            .enumerate()
            .max_by_key(|&(_, (_, count))| count)
            .map(|(index, (_, count))| (index, count))
            .unwrap_or((0, &0));
        
        // 使用索引来分配类ID和方法ID，避免直接依赖ValueKind
        let class_id = (most_common_type_index % 8) + 1; // 确保类ID在1-8范围内
        let method_id = class_id * 100; // 假设每个类至少有100个方法的ID空间
        
        Some((class_id, method_id))
    }
    
    /// 获取使用最多的前N个方法
    pub fn get_top_methods(&self, n: usize) -> Vec<(usize, usize)> {
        // 实现从类型分布中获取使用最多的前N个类型对应的方法
        let mut result = Vec::new();
        if self.type_distribution.is_empty() {
            return result;
        }
        
        // 将类型分布转换为(index, count)的格式并按调用次数排序
        let mut types_with_indices: Vec<(usize, &u32)> = self.type_distribution
            .iter()
            .enumerate()
            .map(|(index, (_, count))| (index, count))
            .collect();
            
        // 降序排序
        types_with_indices.sort_by(|a, b| b.1.cmp(a.1));
        
        // 取前N个类型
        let take_count = std::cmp::min(n, types_with_indices.len());
        for (type_index, _) in types_with_indices.iter().take(take_count) {
            // 为每个类型分配类ID和方法ID
            let class_id = (*type_index % 8) + 1; // 确保类ID在1-8范围内
            let method_id = class_id * 100;
            result.push((class_id, method_id));
        }
        
        result
    }
}

/// 优化的特化调用站点（用于OptimizedVirtualMachine trait）
#[derive(Debug, Clone)]
pub struct OptimizedSpecializedCallSite {
    pub target_address: usize,
    pub type_check_mask: u64,
    pub optimized_code: Arc<Vec<u8>>,
}

// 扩展VirtualMachine以支持高级优化
pub trait OptimizedVirtualMachine {
    /// 获取调用站点统计信息
    fn get_call_site_stats(&self, call_site_id: usize) -> OptimizedCallSiteStats;
    
    /// 替换函数为特化版本
    fn replace_function_with_specialized(&mut self, func_id: usize, optimized_code: Vec<u8>);
    
    /// 启用激进优化模式
    fn enable_aggressive_optimizations(&mut self);
    
    /// 执行运行时分析以指导优化
    fn perform_runtime_profiling(&mut self);
    
    /// 应用收集到的分析数据进行优化
    fn apply_profiling_optimizations(&mut self);
}

impl OptimizedVirtualMachine for VirtualMachine {
    fn get_call_site_stats(&self, _call_site_id: usize) -> OptimizedCallSiteStats {
        // 实际实现会从分析数据中获取调用站点统计信息
        OptimizedCallSiteStats {
            total_calls: 0,
            type_distribution: HashMap::new(),
            average_call_time: 0,
        }
    }
    
    fn replace_function_with_specialized(&mut self, _func_id: usize, _optimized_code: Vec<u8>) {
        // 实际实现会替换函数的字节码为优化版本
        // 这里仅作为概念演示
    }
    
    fn enable_aggressive_optimizations(&mut self) {
        // 启用激进优化模式，如更积极的内联、更激进的垃圾回收等
        // 当启用激进优化时，解除所有限制以获得最佳性能
        self.remove_all_restrictions();
    }
    
    fn perform_runtime_profiling(&mut self) {
        // 执行运行时分析以收集性能数据
    }
    
    fn apply_profiling_optimizations(&mut self) {
        // 基于收集到的性能数据应用优化
    }
}

/// 全局优化管理器
pub struct OptimizationManager {
    advanced_optimizer: AdvancedOptimizer,
    inline_cache_optimizer: InlineCacheOptimizer,
    
    // 优化级别
    optimization_level: OptimizationLevel,
    
    // 已优化的函数和调用站点
    optimized_functions: HashSet<usize>,
    optimized_call_sites: HashSet<usize>,
}

impl OptimizationManager {
    pub fn new(optimization_level: OptimizationLevel) -> Self {
        OptimizationManager {
            advanced_optimizer: AdvancedOptimizer::new(),
            inline_cache_optimizer: InlineCacheOptimizer::new(),
            optimization_level,
            optimized_functions: HashSet::new(),
            optimized_call_sites: HashSet::new(),
        }
    }
    
    /// 对虚拟机应用所有可用的优化
    pub fn optimize_virtual_machine(&mut self, vm: &mut VirtualMachine) -> Result<()> {
        // 执行逃逸分析
        self.advanced_optimizer.perform_escape_analysis(vm)?;
        
        // 根据优化级别决定应用哪些优化
        match self.optimization_level {
            OptimizationLevel::None => {},
            OptimizationLevel::Basic => self.apply_basic_optimizations(vm)?,
            OptimizationLevel::Medium => {
                self.apply_basic_optimizations(vm)?;
                self.apply_medium_optimizations(vm)?;
            },
            OptimizationLevel::Aggressive => {
                self.apply_basic_optimizations(vm)?;
                self.apply_medium_optimizations(vm)?;
                self.apply_aggressive_optimizations(vm)?;
                vm.enable_aggressive_optimizations();
            },
        }
        
        Ok(())
    }
    
    /// 应用基本优化
    fn apply_basic_optimizations(&mut self, vm: &mut VirtualMachine) -> Result<()> {
        // 优化内联缓存
        for call_site_id in self.get_hot_call_sites(vm) {
            if !self.optimized_call_sites.contains(&call_site_id) {
                self.inline_cache_optimizer.optimize_inline_cache(vm, call_site_id)?;
                self.optimized_call_sites.insert(call_site_id);
            }
        }
        
        Ok(())
    }
    
    /// 应用中级优化
    fn apply_medium_optimizations(&mut self, vm: &mut VirtualMachine) -> Result<()> {
        // 应用类型特化
        for func_id in self.get_hot_functions(vm) {
            if !self.optimized_functions.contains(&func_id) {
                self.advanced_optimizer.apply_type_specialization(vm, func_id)?;
                self.optimized_functions.insert(func_id);
            }
        }
        
        // 优化引用计数
        for object_id in vm.object_store.get_frequently_accessed_objects() {
            self.advanced_optimizer.optimize_reference_counting(vm, object_id)?;
        }
        
        Ok(())
    }
    
    /// 应用激进优化
    fn apply_aggressive_optimizations(&mut self, vm: &mut VirtualMachine) -> Result<()> {
        // 执行运行时分析
        vm.perform_runtime_profiling();
        vm.apply_profiling_optimizations();
        
        // 动态调整内存池比例
        let usage_pattern = self.analyze_memory_usage_pattern(vm);
        vm.memory_pool.adjust_pool_proportions(&usage_pattern)
            .map_err(|e| PipitError::RuntimeError(format!("Failed to adjust memory pool proportions: {}", e)))?;
        
        Ok(())
    }
    
    /// 获取当前优化级别
    pub fn get_optimization_level(&self) -> OptimizationLevel {
        self.optimization_level
    }
    
    /// 获取热点函数
    /// 获取热点函数
    fn get_hot_functions(&self, vm: &VirtualMachine) -> Vec<usize> {
        // 获取执行频率高的函数
        let mut hot_functions = Vec::new();
        
        // 简单实现：遍历调用站点统计信息
        // 在实际系统中，这会查询性能分析数据
        for call_site_id in 0..1000 { // 假设最大调用站点ID为1000
            let stats = vm.get_call_site_stats(call_site_id);
            // 调用次数超过阈值的认为是热点
            if stats.total_calls >= 100 {
                // 将调用站点映射到函数（简化实现）
                hot_functions.push(call_site_id);
            }
        }
        
        hot_functions
    }
    
    /// 获取热点调用站点
    fn get_hot_call_sites(&self, vm: &VirtualMachine) -> Vec<usize> {
        // 获取执行频率高的调用站点
        let mut hot_call_sites = Vec::new();
        
        // 简单实现：遍历调用站点统计信息
        for call_site_id in 0..1000 { // 假设最大调用站点ID为1000
            let stats = vm.get_call_site_stats(call_site_id);
            // 调用次数超过阈值的认为是热点
            if stats.total_calls >= 50 {
                hot_call_sites.push(call_site_id);
            }
        }
        
        hot_call_sites
    }
    
    /// 分析内存使用模式
    fn analyze_memory_usage_pattern(&self, _vm: &VirtualMachine) -> MemoryUsagePattern {
        // 分析内存使用模式
        MemoryUsagePattern {
            type_distribution: HashMap::new(),
            allocation_rate: 0,
            deallocation_rate: 0,
            peak_usage: 0,
            current_usage: 0,
        }
    }
}

/// 优化级别
#[derive(Debug, Clone, Copy, PartialEq, Eq)]
pub enum OptimizationLevel {
    None,
    Basic,
    Medium,
    Aggressive,
}



// 扩展ObjectStore以支持高级内存管理
pub trait EnhancedObjectStore {
    /// 获取频繁访问的对象
    fn get_frequently_accessed_objects(&self) -> Vec<usize>;
    
    /// 禁用对象的引用计数
    fn disable_ref_count_for_object(&mut self, object_id: usize) -> Result<()>;
    
    /// 获取逃逸分析映射
    fn get_escape_analysis_map(&self) -> &HashMap<usize, EscapeInfo>;
}

impl EnhancedObjectStore for ObjectStore {
    fn get_frequently_accessed_objects(&self) -> Vec<usize> {
        // 实际实现会返回访问频率高的对象ID列表
        Vec::new()
    }
    
    fn disable_ref_count_for_object(&mut self, object_id: usize) -> Result<()> {
        if let Some(_object) = self.objects.get_mut(object_id) {
            // 实际实现会禁用特定对象的引用计数操作
            Ok(())
        } else {
            Err(PipitError::RuntimeError(format!("Object with ID {} not found", object_id)))
        }
    }
    
    fn get_escape_analysis_map(&self) -> &HashMap<usize, EscapeInfo> {
        // 返回ObjectStore中的逃逸分析结果映射
        &self.escape_analysis_map
    }
}